Determining Optimal Dose of Chemical Fertilizer on Biofortified Bean in Sud-Kivu Highlands
Notice bibliographique
Résumé
<p>Rational application of chemical fertilizer increases crop yield of biofortified bean. This study aimed at determining the optimal dose of chemical fertilizer to apply on two biofortified bean varieties used in the community in order to maximize their yield. Following a split-plot design, a field experiment was carried out on CODMLB001 and HM21-7 varieties, in Kashusha (Kabare territory) in Sud-Kivu Highlands, after a strategic application of increasing doses of chemical fertilizer NPK 17-17-17 (D<sub>0</sub>: Control; D<sub>1</sub>: 50 kg ha<sup>-1</sup>; D<sub>2</sub>: 75 kg ha<sup>-1</sup>; D<sub>3</sub>: 100 kg ha<sup>-1</sup>; D<sub>4</sub>: 125 kg ha<sup>-1</sup> and D<sub>5</sub>: 150 kg ha<sup>-1</sup>). The said doses were applied on the sowing day in a parallel gutter at 5cm from the sowing line. The germination rate, the number of days at both the flowering stage and the stage of physiological maturity, as well as the number of harvested crops and beans per plant, number of beans per pod, weight per 1000 grains and yield were observed. Positive and negative interaction between different increasing doses of chemical fertilizers regarding the two varieties were observed. This strategic application allows increased performance according to considered varieties and doses. For instance, the HM21-7 variety gave the best performance with the D<sub>5</sub> dose, while the CODMLB001 variety did better under <em>D<sub>2</sub></em>.</p>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».